深度学习在生物医药领域的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
4861	2025-10-06	RVDLAHA: An RISC-V DLA Hardware Architecture for On-Device Real-Time Seizure Detection and Personalization in Wearable Applications 2025-02, IEEE transactions on biomedical circuits and systems IF:3.8Q2 DOI:10.1109/TBCAS.2024.3442250 PMID:39137083	研究论文	提出一种用于可穿戴设备的实时癫痫发作检测与个性化硬件架构RVDLAHA	开发了支持算法个性化的RISC-V深度学习加速器硬件架构和专用编译器	仅在实验室大鼠动物实验中验证，尚未进行人体临床试验	实现可穿戴设备上的实时癫痫发作检测与个性化算法	癫痫发作检测	机器学习	神经系统疾病	CNN推理加速	CNN	生理信号数据	实验室大鼠实验数据	自定义RVDLA编译器	CNN	准确率	Xilinx PYNQ-Z2 FPGA平台，工作频率1MHz，功耗0.107W
4862	2025-10-06	Real-time intraoperative ultrasound registration for accurate surgical navigation in patients with pelvic malignancies 2025-Feb, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03299-5 PMID:39633142	研究论文	本研究开发并评估了多种实时术中超声配准方法，用于盆腔恶性肿瘤手术导航	开发了基于深度学习的实时术中超声骨骼和动脉分割方法，实现了快速准确的术中配准	术中超声存在用户依赖性，需要直观的软件支持才能达到最佳临床实施效果	开发准确快速的术中配准方法以改善盆腔恶性肿瘤手术导航效果	盆腔恶性肿瘤患者	医学影像分析	盆腔恶性肿瘤	术中超声，深度学习分割	深度学习	超声图像	30名患者	NA	NA	Dice系数，平均表面距离，目标配准误差	NA
4863	2025-10-06	Active learning of enhancers and silencers in the developing neural retina 2025-Jan-15, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2024.12.004 PMID:39778579	研究论文	本研究开发了一种主动学习方法，用于训练能够区分神经视网膜发育中增强子和沉默子的深度学习模型	将主动学习与合成生物学相结合，通过不确定性采样生成多轮训练数据，解决了传统模型无法解释相同转录因子在不同环境中具有相反功能的问题	模型主要针对CRX结合位点进行研究，可能不适用于其他转录因子或调控元件	开发能够准确区分增强子和沉默子的深度学习模型	光感受器转录因子CRX的结合位点	机器学习	NA	大规模并行报告基因检测	深度学习	基因组序列	几乎所有基因组中结合的CRX位点	NA	NA	NA	NA
4864	2025-10-06	Data augmentation of time-series data in human movement biomechanics: A scoping review 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327038 PMID:40591732	综述	对生物力学时间序列数据增强技术进行范围综述，分析当前方法并评估其有效性	首次系统综述生物力学领域时间序列数据增强技术的应用现状与挑战	仅纳入21篇相关文献，缺乏对数据增强方法的统一评估标准	评估生物力学时间序列数据增强技术的现状、效果和应用建议	2013-2024年间发表的生物力学时间序列数据增强研究	生物力学	NA	数据增强技术	NA	时间序列数据	21篇相关出版物	NA	NA	NA	NA
4865	2025-10-06	A deep learning software tool for automated sleep staging in rats via single channel EEG 2025, NPP - digital psychiatry and neuroscience DOI:10.1038/s44277-025-00035-y PMID:40656054	研究论文	开发了一种基于深度学习的软件工具，用于通过单通道脑电图对大鼠睡眠阶段进行自动分类	首次开发专门针对大鼠单通道脑电图数据的深度学习睡眠分期工具，提供超过700小时的专家标注睡眠数据	仅使用单通道脑电图数据，样本量相对较小（16只大鼠）	开发自动化睡眠阶段分类方法以替代耗时的人工标注	大鼠睡眠脑电图数据	机器学习	睡眠障碍	脑电图	DNN	脑电图时间序列数据	16只大鼠，每只进行两次24小时记录会话	NA	深度神经网络	F1分数	NA
4866	2025-10-06	Closed-Loop Transcranial Ultrasound Stimulation Based on Deep Learning Effectively Suppresses Epileptic Seizures in Mice 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3589089 PMID:40658582	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的闭环经颅超声刺激系统，用于实时检测并抑制小鼠癫痫发作	首次将深度学习与经颅超声刺激结合构建闭环系统，实现癫痫信号的实时识别与动态干预	研究仅使用青霉素诱导的癫痫小鼠模型，未验证其他癫痫模型的有效性	开发能动态响应癫痫发作的闭环神经调控系统	青霉素诱导的癫痫小鼠海马区	机器学习	癫痫	经颅超声刺激	深度学习网络	神经信号	未明确说明具体样本数量的小鼠实验	NA	NA	癫痫信号识别准确率、发作放电率、功率强度、相位-幅度耦合、样本熵	NA
4867	2025-10-06	Detecting early gastrointestinal polyps in histology and endoscopy images using deep learning 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1571075 PMID:40703309	研究论文	提出一种基于深度学习的三阶段方法用于早期胃肠道息肉检测	开发了结合编码器-解码器网络、预训练模型和SVM分类器的三阶段深度学习框架	InceptionV3模型性能略低于其他模型，未说明具体原因	早期胃肠道癌变检测	胃肠道息肉	计算机视觉	胃肠道癌	深度学习	CNN, SVM	图像	5个数据集（CRC-VAL-HE-7K、CRC-VAL-HE-100K、Kvasir_v2、北京肿瘤医院数据集、弱标注数据集）	NA	编码器-解码器网络, VGG16, VGG19, ResNet50, InceptionV3	准确率	NA
4868	2025-10-06	Integrating pathomics and deep learning for subtyping uveal melanoma: identifying high-risk immune infiltration profiles 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1585097 PMID:40703526	研究论文	本研究结合病理组学和深度学习技术对葡萄膜黑色素瘤进行亚型分型，识别高风险免疫浸润特征	首次将无监督学习技术与深度学习模型相结合，识别出葡萄膜黑色素瘤的高免疫浸润亚型，并基于死亡率风险改进患者分层方法	样本量相对有限（训练集70例，验证集68例），需要更大规模的多中心研究验证	利用无监督学习技术识别葡萄膜黑色素瘤的高免疫浸润亚型，基于死亡率风险改进患者分层	葡萄膜黑色素瘤患者	数字病理学	葡萄膜黑色素瘤	H&E染色全玻片图像分析，基因组数据分析	深度学习，无监督学习	病理图像，基因组数据，临床数据	训练集70例（来自GDC数据库），验证集68例（来自华西医院）	CellProfiler	Inception-V3	生存预测准确性，患者分类准确性	NA
4869	2025-10-06	Supervised contrastive loss helps uncover more robust features for photoacoustic prostate cancer identification 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1592815 PMID:40703547	研究论文	本研究将监督对比学习引入光声光谱分析，用于前列腺癌识别	提出SCL-adjust模型，在光声光谱特征提取中应用监督对比损失函数，显著提升特征鲁棒性和模型迁移性能	个体异质性仍然是影响判别性能的重要因素	从复杂生物组织中提取更可靠特征，提升前列腺癌的判别准确率	前列腺癌的光声光谱数据	医学影像分析	前列腺癌	光声光谱分析	CNN, 监督对比学习	光谱数据	NA	NA	CNN-based模型, SC模型, SCL-adjust模型	准确率	NA
4870	2025-10-06	Using deep learning to screen OCTA images for hypertension to reduce the risk of serious complications 2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2025.1581785 PMID:40703652	研究论文	使用深度学习分析OCTA图像筛查高血压以降低严重并发症风险	首次结合Xception卷积神经网络和多Swin Transformer架构分析高血压患者的眼底微血管变化	样本量有限（422张OCTA图像），模型准确率有待进一步提升	通过深度学习分析OCTA图像筛查高血压及其并发症风险	高血压患者和健康受试者的眼底血管	计算机视觉	心血管疾病	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	CNN, Transformer	图像	422张OCTA图像（来自136名高血压患者和85名健康受试者）	NA	Xception, Swin Transformer	准确率, 灵敏度	NA
4871	2025-10-06	Construction of crown profile prediction model of Pinus yunnanensis based on CNN-LSTM-attention method 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1567131 PMID:40703862	研究论文	基于CNN-LSTM-Attention混合深度学习方法和新型树冠竞争指数构建云南松树冠轮廓预测模型	首次将CNN-LSTM-Attention混合深度学习模型与新型树冠轮廓竞争指数(CPCI)相结合，有效捕捉树冠空间异质性和垂直结构	研究仅基于云南大理苍山5个年龄分层固定样地的629棵树数据，样本来源地域有限	提高云南松树冠轮廓预测精度，更好地理解森林结构和竞争关系	云南松(Pinus yunnanensis)树冠轮廓	计算机视觉	NA	深度学习建模	CNN, LSTM, Attention机制	树冠轮廓数据	629棵树，来自5个年龄分层固定样地	NA	CNN-LSTM, CNN-LSTM-Attention, Vanilla LSTM	MSE, RMSE, MAE, R²	NA
4872	2025-10-06	Design and development of an efficient RLNet prediction model for deepfake video detection 2025, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2025.1569147 PMID:40704217	研究论文	提出一种结合ResNet和LSTM的RLNet深度学习框架，用于高精度检测深度伪造视频	同时利用空间和时间特征进行深度伪造检测，结合ResNet捕捉帧级空间异常和LSTM分析视频序列的时间不一致性	未明确说明数据集的具体规模和多样性限制	开发高效的深度伪造视频检测方法以增强数字内容的安全性和真实性	真实视频和深度伪造视频	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, LSTM	视频	包含真实视频和深度伪造视频的多样化数据集（具体数量未说明）	NA	ResNet, LSTM	准确率	NA
4873	2025-10-06	Application of deep learning for diagnosis of shoulder diseases in older adults: a narrative review 2025-Jan, Ewha medical journal IF:0.3Q3 DOI:10.12771/emj.2025.e6 PMID:40704206	综述	探讨深度学习在老年人肩部疾病诊断中的应用现状与潜力	系统综述深度学习在肩部疾病自动化诊断中的创新应用，包括图像分割、运动分析和骨质疏松量化	需要大规模前瞻性验证研究来确保通用性和临床工作流程整合	评估深度学习技术在老年人肩部疾病诊断与管理中的应用价值	老年人肩部疾病患者	计算机视觉	老年疾病	MRI, CT, X射线	CNN	医学影像	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
4874	2025-10-06	Automatic sleep staging based on 24/7 EEG SubQ (UNEEG medical) data displays strong agreement with polysomnography in healthy adults 2024-Dec, Sleep health IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.sleh.2024.08.007 PMID:39406630	研究论文	基于24/7皮下脑电图数据的自动睡眠分期与多导睡眠图在健康成人中表现出高度一致性	首次使用UNEEG医疗的24/7皮下脑电图设备和深度学习模型U-SleepSQ进行自动睡眠分期	研究样本仅包含22名健康成年人，未涉及睡眠障碍患者	评估双通道皮下脑电图自动睡眠分期的性能	22名健康成年人，每人1-6次记录	医疗人工智能	睡眠医学	皮下脑电图(SubQ EEG), 多导睡眠图(PSG)	深度学习	脑电图信号	22名健康成年人，共1-6次记录/人	NA	U-SleepSQ（基于U-Sleep的微调模型）	准确率, 特异性, 敏感性, kappa系数, F1分数, Cohen's κ系数, 宏F1分数, Bland-Altman分析	NA
4875	2025-10-06	Multi-modality deep learning-based [68Ga]Ga-DOTA-FAPI-04 PET polar map generation: potential value in detecting reactive fibrosis after myocardial infarction 2024-Nov, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-024-06850-3 PMID:39060373	研究论文	本研究开发了一种基于多模态深度学习的[68Ga]Ga-DOTA-FAPI-04 PET极坐标图生成方法，用于检测心肌梗死后反应性纤维化	提出融合多模态图像补偿PET图像中心脏结构信息丢失的深度学习方法，提高极坐标图生成准确性	样本量相对有限（87例患者），需要进一步验证	提高[68Ga]Ga-DOTA-FAPI-04 PET极坐标图生成准确性，探索其在检测心肌梗死后反应性纤维化中的价值	87例ST段抬高型心肌梗死患者	医学影像分析	心血管疾病	PET/MR成像，深度学习	深度学习模型	多模态医学影像（PET/MR图像）	87例患者的133对[68Ga]Ga-DOTA-FAPI-04 PET/MR图像，其中26例用于纵向分析	NA	NA	准确性，相关系数（LVESV%, LVEDV%, LVEF%）	NA
4876	2024-10-02	Clarifications on the Differentiation of Vertebral Fractures Using Deep Learning Models 2024-Oct, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.241162 PMID:39352286	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4877	2025-10-06	Predicting the severity of mood and neuropsychiatric symptoms from digital biomarkers using wearable physiological data and deep learning 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108959 PMID:39089109	研究论文	本研究利用可穿戴设备采集的生理数据和深度学习技术，预测轻度认知障碍老年患者的神经精神症状和情绪障碍严重程度	结合传统数字生物标志物与自监督卷积自编码器提取的深度学习特征，实现对神经精神症状严重程度的日常预测	研究仅针对轻度认知障碍老年人群，样本代表性有限	开发基于可穿戴设备和深度学习的心理健康症状连续评估方法	轻度认知障碍老年患者	机器学习	老年疾病	可穿戴传感器数据采集	自监督卷积自编码器	生理数据	轻度认知障碍老年人群	NA	卷积自编码器	相关系数	NA
4878	2025-10-06	A deep learning-driven discovery of berberine derivatives as novel antibacterial against multidrug-resistant Helicobacter pylori 2024-07-08, Signal transduction and targeted therapy IF:40.8Q1 DOI:10.1038/s41392-024-01895-0 PMID:38972904	研究论文	利用图神经网络深度学习模型发现新型小檗碱衍生物作为抗耐药幽门螺杆菌的抗菌剂	首次采用图神经网络深度学习模型预测并验证具有3,13-二取代烯烃结构的小檗碱衍生物8作为新型抗幽门螺杆菌候选药物	研究主要聚焦于临床前验证，尚未进行人体临床试验	开发针对多重耐药幽门螺杆菌的新型抗菌药物	幽门螺杆菌（包括药物敏感和耐药菌株）	药物发现	幽门螺杆菌感染	化学蛋白质组学技术	图神经网络	分子结构数据	13,638个分子组成的训练集	NA	图神经网络	最小抑菌浓度	NA
4879	2025-10-06	Enhancing Hypotension Prediction in Real-time Patient Monitoring Through Deep Learning: A Novel Application of XResNet with Contrastive Learning and Value Attention Mechanisms 2024-Jul, Artificial intelligence in medicine. Conference on Artificial Intelligence in Medicine (2005- ) DOI:10.1007/978-3-031-66538-7_5 PMID:39155989	研究论文	本研究提出了一种基于XResNet架构的深度学习模型，通过对比学习和值注意力机制增强实时患者监测中的低血压预测性能	首次将XResNet架构与对比学习和值注意力机制相结合，专门针对动脉血压波形信号分析进行优化	NA	提高实时患者监测中低血压预测的准确性和可靠性	动脉血压波形信号	医疗健康监测	低血压	深度学习	XResNet	生理信号波形数据	NA	NA	XResNet	NA	NA
4880	2025-10-06	Dev-ResNet: automated developmental event detection using deep learning 2024-05-15, The Journal of experimental biology IF:2.8Q2 DOI:10.1242/jeb.247046 PMID:38806151	研究论文	提出一种名为Dev-ResNet的小型高效3D卷积神经网络，用于自动检测发育生物学中的发育事件	开发了首个能够同时检测空间和时间特征的发育事件检测深度学习模型	NA	实现发育生物学中发育事件的自动化检测	大池塘蜗牛（Lymnaea stagnalis）的胚胎发育过程	计算机视觉	NA	生物成像	CNN	3D图像序列	10种不同的功能事件	NA	ResNet	NA	NA